【摘 要】
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具有良好质量的数据仓厍是数据挖掘的先决条件,具有良好质量数据的企业集成系统是进行正确决策的基础,数据集成是应用集成的基础.一个支持数据抽取,清洗,转换和装载的工具是
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具有良好质量的数据仓厍是数据挖掘的先决条件,具有良好质量数据的企业集成系统是进行正确决策的基础,数据集成是应用集成的基础.一个支持数据抽取,清洗,转换和装载的工具是实现良好数据集成必不可少的因素.该文介绍了异构数据库的概念,国内外数据集成技术,集成工具发展的现状.详细分析了数据集成的理论和现有的数据集成技术.指出了现有工具的不足之处以及技术开发实践提出的新的需求,提出了以ODBC为数据连接手段,基于组件,流程,元数据的数据集成模型,作者研究了集成过程中需要解决的技术问题.以前述模型为基础,作者开发了对应ETCL(Extract,Transform,Cleanup,Load)这四个阶段的通用集成工具(DataMove),Datamove这一个工具能处理ODBC所支持的数据库,EXCEL文件,文本文件,NOTES数据库文件以及基于多种异构数据库提取的数据之间的清洗与转换.用户可以自己设计转换流程,定义转换规则,具有较好的通用性和灵活性.作者用此工具进行过多种数据转换的测试,该文第五章给出了一个应用该工具将DBF数据转换进入SQL SERVER数据库的完整过程的案例.任何软件工具都需要不断完善,作者在研究、开发与应用的实践中,已形成了一些进一步改进和完善该工具的考虑,这些正是作者下一步要做的工作.
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